Tiefe Neuronale Netze – statistische Verfahren des maschinellen Lernens – sind elementarer Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI). Sie erkennen Muster, analysieren Bilder und verarbeiten Sprache. Aber: Sie sind auch für einen zunehmenden Anteil der Rechenlast und damit für den Energieverbrauch sowie den CO2-Ausstoß in Rechenzentren verantwortlich. Wissenschaftler*innen der Universität Paderborn arbeiten im Rahmen eines neuen Forschungsprojekts jetzt daran, die Energieeffizienz von solchen KI-Systemen zu verbessern, indem sie versuchen, die Anzahl und die Genauigkeit der notwendigen Berechnungen deutlich zu verringern. Zum Einsatz kommt dabei programmierbare Hardware in Form sogenannter FPGAs (field programmable gate arrays) anstatt der üblichen Zentralprozessoren (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs). Das Projekt wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) bis Ende 2025 als KI-Leuchtturmprojekt mit rund 1,5 Millionen Euro gefördert.
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Umwelt & Energie
EUDR: Trilog-Einigung zu Verschiebung und Erleichterungen sowie EUDR-Umfrage
Die EU-Institutionen haben sich im Trilog zur EUDR am 4.12. zügig geeinigt. Viele der Forderungen der DIHK sind in den Anpassungen enthalten. Die Trilog-Einigung muss noch formal vom Rat und vom Plenum des Europaparlaments (am 16.12.25) angenommen werden. Die DIHK bemüht sich nun, die 4-monatige Review-Phase Anfang 2026 so gut wie möglich zu nutzen. Neben Beispielen bringt die DIHK hierzu auch Umfrageergebnisse ein. An einer bundesweiten Umfrage mit dem Ziel, die Unternehmensperspektive zu Aufwand und Ressourcen zu sammeln und praxisnahe Herausforderungen sichtbar machen, können alle Interessenten gerne teilnehmen.